AITC人工智能测试开发大会
聚焦多领域AI测试体系与RAG图谱技术革新
[张劼 / 美的集团 洗衣机事业部 智能质量经理]
工程质量（如缺陷数）≠ 用户感知的质量（糟糕的体验）。
质量不再是“没有缺陷”，而是“价值的存在”。
质量必须与业务成果挂钩（激活率、留存率等）。
QA必须从“技术为中心”转向“以人为本、产品价值为核心”。
掌控激活之旅
它是产品价值的“生死时刻”，直接决定用户留存或产品退货。
借鉴SaaS领域的Onboarding策略，通过个性化引导、清单式步骤优化完整旅程。
从“缺陷发现者”到“业务风险的量化分析者”。
报告：“测试失败”
报告：“此问题将导致25%的激活失败率，造成X美元的潜在损失。”
从被动数据到预测性智能
AI增强测试
在受控环境中，发现微小缺陷和潜在故障。
AI驱动洞察
分析真实用户数据，理解客户实际使用方式。
外环发现的“未知未知”故障，被反馈给内环，训练和强化内部AI测试模型，实现持续进化。
在重复性测试中，人类的疲劳和注意力衰减，容易遗漏预示早期故障的微小数据异常。
AI赋能的质量控制看板：用“健康”设备数据训练AI模型，让其学习“正常行为模式”，并自动标记偏差。
将QA工程师从重复劳动中解放，转变为专家监督员。
实时数据流
通过统一数据平台，整合来自多个来源的第一方数据，构建360度客户视图。
DToC不是单一模型，而是一个多层次的模型系统，从描述到预测，再到模拟。
使用无监督学习算法（如K-Means, DBSCAN）分析行为数据，将用户自动聚类成不同的、有意义的群体或“画像”。例如：“节能追求者”、“科技尝鲜者”、“基础功能使用者”。
在用户分群的基础上，为每个群体训练监督学习模型（如梯度提升树, 神经网络）来预测未来行为。例如：预测特定群体的“客户流失概率”、“购买下一代产品的可能性”或“对新功能的使用频率”。
利用强化学习或基于主体的建模（Agent-Based Modeling），创建一个可交互的模拟环境。在这个环境中，可以测试不同策略（如“价格调整”、“App界面改版”、“新功能推送”）对不同“数字孪生”群体行为的影响，从而在发布前量化决策风险。
为智能质量构建工程基础
借鉴汽车级的测试自动化
让设备“准备好被测试”，从“黑盒”变“白盒”。
GraphRAG用于根本原因分析
从“什么发生”到“为什么发生”，提供可操作的改进方向。
LLM驱动的测试用例生成
将洞察快速转化为可执行的自动化测试。
统一的AIoT质量框架 (AI赋能版)
它是否可靠?
AI赋能：由内环AI异常检测加固，实现预测性维护。
它是否有用且有价值?
AI赋能：由外环DToC革命性扩展，在大规模真实数据中验证价值。
它是否智能且安全?
AI赋能：由AI运营蓝图赋予能力，深入理解AI决策并快速响应。
从确保用户成功“激活”，到通过卓越质量赢得用户“拥护”。